基于属性感知注意图卷积神经网络的个性化推荐方法
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摘要
一种基于属性感知注意图卷积神经网络的个性化推荐方法，利用属性信息缓解了稀疏性问题；提出了基于用户‑商品‑属性交互图的图卷积神经网络推荐算法缓解了属性缺失问题；通过属性感知的注意力机制对用户偏好建模，提升了模型的推荐效果，并可以通过对用户的偏好建模进行推荐。
基本信息
专利标题 ：
基于属性感知注意图卷积神经网络的个性化推荐方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111737569A
申请号 ：
CN202010498841.5
公开（公告）日 ：
2020-10-02
申请日 ：
2020-06-04
授权号 ：
CN111737569B
授权日 ：
2022-05-03
发明人 ：
程志勇刘帆聂礼强高赞舒明雷
申请人 ：
山东省人工智能研究院;山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
申请人地址 ：
山东省济南市历下区科院路19号
代理机构 ：
济南泉城专利商标事务所
代理人 ：
支文彬
优先权 ：
CN202010498841.5
主分类号 ：
G06F16/9535
IPC分类号 ：
G06F16/9535 G06N3/04 G06N3/08 G06Q30/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9535
••••基于用户配置文件和个性化自定义搜索
法律状态
2022-05-03 ：
授权
2020-10-30 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9535
申请日 : 20200604
申请日 : 20200604
2020-10-02 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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